Autentikasi Ganda pada Sistem Smart Security Home Menggunakan Sidik Jari dan Near Field Communication
Maya Rahayu 1 , Arif Indra Irawan 2
1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jl. Gegerkalong Hilir, Ciwaruga, Kec. Parongpong, Kabupaten Bandung Barat, Indonesia
2 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi No. 1, Terusan Buahbatu - Kec. Dayeuhkolot, Bandung, Indonesia mayarahayu@polban.ac.id

## Abstrak
Dengan berkembangnya teknologi internet, banyak hal yang bisa dikontrol dari jauh, salah satunya sistem keamanan rumah.  Proses  autentikasi  manual  menggunakan  kunci  ataupun  kartu  pada  pintu  rumah  memiliki  resiko  untuk  hilang. Pada  penelitian  ini,  dirancang  dan  diimplementasikan  suatu  sistem  pengamanan  rumah  yang  terdiri  dari Near  Field Communication (NFC) dan sensor sidik jari yang diintegrasikan dengan Arduino. NFC reader membaca tag NFC yang kemudian diharuskan memasukan password atau user ID yang kemudian hak aksesnya diautentikasi NFC reader , lalu pengguna  menyentuh  sensor  sidik  jari  untuk  autentikasi  kedua.  Lalu  hasil  autentikasi  tersebut  memicu  engsel  pintu otomatis untuk membuka kunci pintu rumah. Fungsi buzzer sebagai peringatan jika ada orang yang tidak memiliki akses dan  mencoba untuk  masuk  ke dalam ruangan. Data tersebut kemudian dikirimkan  ke kontroler Node MCU kemudian dikirimkan ke platform IoT yang digunakan sebagai cloud database . Data tersebut juga akan muncul pada smart phone pengguna. Berdasarkan hasil pengujian sistem dapat berfungsi dengan baik. Rata-rata delay pada sistem di bawah 20 ms dan rata-rata throughput yang didapatkan di atas 1500 bit/s.
Kata kunci: Near Field Communication , Internet of Things (IoT), pintu pintar

## Abstract
With the development of internet of things technology, many things can be controlled and automated remotely, one of which is the home security system. It's just that the manual authentication process using a key or card on the door of the house has a risk of being lost. In this study, designed and implemented a home security system consisting of NFC on a smartphone and a fingerprint sensor integrated with Arduino. NFC reader reads the NFC tag from a smartphone that is required to enter a password or user ID, which then has the access right to be authenticated by the NFC reader, then the user touches the fingerprint sensor for second authentication. Then the authentication results trigger the automatic door hinge to unlock the house door. The buzzer functions as a warning if someone does not have access and tries to enter the room. The data is then sent to Node Mcu and then sent to the IoT platform which is used as a cloud database. The  data  will  also  appear  on  the  user's  smart  phone.  Based  on  the  test  results  the  system  can  function properly.  The average delay on the system is below 20 ms and the average throughput obtained is above 1500 bit / s.
Keywords: Near Field Communication, Internet of Things (IoT), smart door

## I. P ENDAHULUAN
Secara  umum,  rumah  kos  atau  bahkan  sistem keamanan  rumah  masih  menggunakan  banyak kunci  pintu  konvensional  di  mana  masih  rentan terhadap pencurian [1] dan rentan untuk hilang bagi pengguna rumah yang pelupa. Berdasarkan laporan Statistik  Kriminal  2017  di  DKI  Jakarta,  pada  2016
ada  43.842  kasus  kejahatan  [2].  Berdasarkan  data dari  Badan  Pusat  Statistik,  terlihat  bahwa  kasus pencurian  telah  terjadi di  229  desa  di  DKI  Jakarta, dari  semua  kasus  kejahatan,  ini  adalah  salah  satu kasus  kriminal  terbesar  [2].  Oleh  karena  itu, diperlukan  suatu  sistem  terintegrasi  yang  dapat mengatasi  masalah  ini.  Salah  satu  cara  untuk mengatasi  masalah  ini  adalah  dengan  mengganti
kunci  pintu  sebelumnya.  Sepanjang  2018,  Canalys mencatat  bahwa  pertumbuhan  smartphone  di Indonesia  mencapai  17,1%  dibandingkan  dengan 2017, di mana pengiriman smartphone ke Indonesia mencapai  38  juta  unit  [3].  Tidak  sedikit  orang menggunakan smartphone sebagai media komunikasi  paling  efektif  dan  murah.  Dengan ponsel  pintar  seseorang  dapat  mengirim  pesan dalam  bentuk  suara,  video  dan  gambar  dengan waktu  yang  sangat  cepat  dan  langsung  [4]. Penggunaan  ini  membuat  smartphone  saat  ini digunakan  oleh  semua  umur  dan  kelompok  sosial [5],  di  mana  salah  satu  fitur  pada smartphone adalah Near  Field  Communication (NFC),  yang salah  satu  fungsinya  adalah  media  pembayaran untuk e-toll. Digunakannya NFC pada e-toll karena dibandingan Radio Frequency Identification (RFID),  NFC  lebih  akurat.  NFC  memiliki  jarak penginderaan  yang  kecil  bila  dibandingkan  dengan RFID.
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  mengenai pemanfaatan NFC. Peneliti [6] telah memanfaatkan NFC  untuk  profiling  pada  sistem  pencahayaan rumah  pintar,  sedangkan  pada  [7]  telah  membuat sistem wearable menggunakan  gelang  NFC  yang dapat digunakan untuk sistem otomasi rumah jarak jauh.  Penelitian  [8]  telah  membuat  integrasi  pada smart  home  project menggunakan  banyak  sensor dan NFC. Pada [9] telah membuat sistem keamanan smart home dengan teknologi NFC dan HCE mode. Sistem  untuk  modularisasi  sistem  bantu  belanja online juga  telah  dirancang  menggunakan  NFC [10].  Di  sisi  lain,  penelitian  [11]  membuat penjadwalan  peralatan  menggunakan  skema  hibrid algoritma  genetika  dan  optimasi elephant  herd untuk  respon  permintaan  perumahan.  Selain  itu, berbagai penelitian juga telah dilakukan memanfaatkan fingerprint untuk smart  home . Seperti  pada  [12]  yang  telah  menggunakan fingerprint untuk  sistem  kontrol smart  home berdasarkan  lokasi  dalam  ruangan  dan  estimasi. Penelitian [13] juga telah membuat prototipe rumah cerdas humanoid yang bisa dikendalikan menggunakan natural  language  processing dan machine  learning .  Pada  penelitian  [14]  telah melakukan  peningkatan  keamanan  otomasi  rumah dimana  mengintegrasikan  sidik  jari  perangkat  ke rumah  pintar.  Terakhir,  [15]  telah  melakukan penelitian  tentang  peningkatan  keamanan  dalam manajemen  rumah  pintar  melalui multimodal biometric dan passcode .
Pada penelitian ini, dirancang dan diimplementasikan suatu sistem pengamanan rumah yang  terdiri dari  NFC  pada smartphone dan  sensor sidik jari yang diintegrasikan dengan Arduino. NFC reader membaca tag NFC  dari smartphone yang
diharuskan memasukan password atau user ID yang kemudian  hak  aksesnya  diautentikasi  NFC reader . Kemudian user menyentuh  sensor  sidik  jari  untuk authentikasi  kedua.  Lalu  hasil  autentikasi  tersebut memicu  engsel  pintu  otomatis  untuk  membuka kunci  pintu  rumah.  Fungsi buzzer sebagai peringatan jika ada orang yang tidak memiliki akses dan mencoba untuk masuk ke dalam ruangan. Data tersebut  kemudian  dikirimkan  ke  Node  MCU kemudian  dikirimkan  ke platform IoT  yang digunakan  sebagai cloud  database .  Data  tersebut juga akan muncul pada smart phone pengguna.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan Sistem
Pada  dasarnya,  sistem  ini  dirancang  untuk melakukan  autentikasi  terhadap  siapa  saja  yang akan  masuk  ke  dalam smart  home .  Pada  penelitian ini, dilakukan two way authentication menggunakan NFC pada smartphone dan menggunakan  sidik  jari. Two  way  authentication dilakukan  agar  keamanan  lebih  terjamin.  Dengan sistem  ini,  pengguna  dapat  memasuki smart  home hanya  dengan smartphone pribadi  milik  pengguna dan  dengan  sidik  jarinya.  Dua  authentikasi  ini adalah barang pribadi milik pengguna yang hampir selalu dibawa  kemana-mana  oleh  pengguna.  Selain untuk  autentikasi,  sistem  juga  mencatat  jam  keluar masuk  dari  pemilik smart  home ,  sehingga pemantauan  dapat  dilakukan  dari  pemilik  rumah pertama  ke  pemilik  rumah  lainnya.  Sistem  ini dikontrol  oleh  NFC  yang  diaktifkan  dari smart home dan  sidik  jari  pengguna,  yang  akan menghasilkan  sinyal  input  untuk  menggerakkan solenoid door lock agar bisa membuka pintu rumah. Selain  itu,  perangkat  lunak  di smartphone juga menampilkan  waktu  masuk  rumah  dari  tiap pengguna  agar  tiap  pengguna smart  home bisa saling memantau keberadaan satu sama lain.
Komponen  yang  di  perlukan  pada  penelitian  ini yaitu smartphone yang  dilengkapi  dengan  fitur NFC dan NFC shield yang ditempatkan pada bagian input . Selain itu ada finger print juga diletakkan di bagian input .  Arduino  digunakan  sebagai  mini komputer  pengolahan  data,  setelah  itu  data  yang diproses Arduino akan dikirimkan ke server melalui Node  MCU  yang  terhubung  secara  serial Inter- Integrated  Circuit (I2C).  Setelah  itu  data  akan disimpan di cloud database yaitu  Cloud, kemudian data tersebut dikirimkan ke mobile application yang dimiliki oleh admin ruangan.
Sistem  yang  dirancang  prosesnya  dimulai  dari validasi User Identification (UID)  yang  dimasukan pada  NFC smartphone yang  kemudian  dibaca  oleh NFC shield dan  diperiksa  apakah  UID  yang
diterima  terdaftar  dalam  user  yang  memiliki  hak akses  atau  tidak.  Kemudian  data  tersebut  diproses secara lokal melalui serial I2C. Validasi yang sama juga  dilakukan  pada  saat  penginputan finger  print . Untuk  kelengkapan,  cara  kerja  dari  sistem  yang dirancang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Dalam penelitian ini, sistem  memiliki beberapa spesifikasi yang diharapkan sebagai berikut: 1. Dapat  membuka  pintu smart  home yang diaktifkan  menggunakan solenoid  door  lock dengan two way verification , yaitu dengan sidik jari  dan  NFC  yang  ada  pada smartphone pengguna.
2. Sistem tidak dapat membuka solenoid door lock apabila salah satu dari perangkat masukan, yaitu NFC atau sidik jari tidak dapat diidentifikasi.
3. Apabila ada pengguna yang gagal terautentikasi, sistem segera memberi alarm kepada smartphone milik user dan membunyikan buzzer yang disimpan di dalam rumah.
4. Sistem  dapat  merekam  dan  menampilkan  data waktu  masuk  dari  tiap  pengguna  rumah  pada smartphone tiap pengguna.

## B. Perangkat Keras
Perangkat  keras  yang  dirancang  pada  penelitian ini  dibuat  untuk  meningkatkan  keamanan  pada smart home . Perangkat keras yang digunakan terdiri dari input ,  proses,  dan output .  Pada  bagian  input, ada  sensor  sidik  jari  yang  berfungsi  sebagai  salah satu identifikator dari pengguna smart home. Selain itu  ada  NFC  sebagai input lainnya  pada  sistem untuk  mengautentikasi  pengguna.  Kedua  input tersebut  harus  diatur  untuk  memiliki  logika  AND, agar solenoid  door  lock baru  akan  terbuka  bila kedua  input  mengautentikasi  user smart  home tersebut.  Pada  bagian  perangkat  pengontrol, terdapat  Arduino  yang  berfungsi  menerima  sinyal dari  NFC  dan  sensor  sidik  jari,  memproses  sinyal, serta  mengirimkan  sinyal  ke  perangkat  output. Adapun  perangkat  output  disini  terdiri  dari perangkat  lunak  dan  perangkat  keras.  Output perangkat keras dari sistem ini diantara lain adalah solenoid  door  lock dan buzzer.  Solenoid  door  lock berfungsi untuk membuka pintu smart home ketika sistem  berhasil  mengautentikasi  pengguna. Buzzer berfungsi  untuk  memberikan  peringatan  pada orang-orang di dalam rumah apabila ada user yang gagal  terautentikasi  oleh  sistem.  Adapun output perangkat lunak pada sistem ini adalah menggunakan platform Blynk.  Pada  sistem  ini, Blynk dirancang  menggunakan  beberapa widget untuk  menampilkan  waktu  masuk  rumah  dari user yang telah berhasil terautentikasi, serta memberikan peringatan apabila ada user yang gagal terautentikasi. Hal ini dimaksudkan supaya pemilik rumah bisa waspada apabila ada orang tidak dikenal yang  mencoba  masuk  rumah,  walaupun  pemilik rumah tidak sedang ada di rumah. Desain perangkat keras  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar  2.    Spesifikasi  perangkat  keras  secara keseluruhan  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Dalam melakukan perancangan prototipe diperlukan berbagai  komponen  yang  digunakan  yang  meliputi hardware sebagai berikut: 1.  Arduino Uno
Pada  sistem  ini,  Arduino  Uno  berfungsi  untuk mengolah  data  validasi  dari  NFC  dan finger print .
2.  NFC Shield NFC Shield berfungsi guna membaca input dari NFC smartphone .
Gambar 2. Diagram blok sistem
Tabel 1. Spesifikasi perangkat keras Perangkat Keras Spesifikasi Keterangan ESP 8266 Microcontroller Tensilica 32 bit RISC CPU Operating Voltage 3.3 V Input Voltage 7-12 V DC Digital I/O Pin 16 Analog Input Pin (ADC) 1 Android smart phone Operating system Android 10 CPU Octa-core (2x2.0 GHz Cortex-A75) RAM 6 Gb Internal Memory 128 Gb Finger print sensor Supply voltage 3,8-7,0 V DC Operating Current < 65 mA Solenoid Door Lock Input voltage 12 V DC Input Current 2 A Buzzer Operating voltage 4-8 V DC Rated Current < 30 mA Resonant Frequency ~2300 Hz NFC Reader PN592 Voltage 3.3 ~ 5 V SPI 3.3 V TTL with 100 Ω in series Communication Distance 5 cm ~ 7 cm 3.  Node MCU
Node  MCU  berfungsi  untuk  berkomunikasi secara  I2C  dan  menerima  data  yang  dikirimkan Arduino  Uno  dan  meneruskan  data  yang  sudah dikumpulkan ke cloud . 4. Solenoid Door Lock Solenoid  Door  Lock berfungsi  keluaran  dari proses  validasi  keamanan  menggunakan  NFC dan fingerprint . 5. Buzzer Buzzer berfungsi  sebagai  keluaran  dari  proses validasi sistem keamanan smart home menggunakan NFC dan fingerprint .
Adapun  skematik  rangkaian  perangkat  keras disajikan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Skematik rangkaian

## C. Perangkat Lunak
Di  bagian  perangkat  lunak,  digunakan  aplikasi android  blynk  sebagai  antarmuka  pengguna. Aplikasi ini dirancang untuk antarmuka input NFC pada  NFC reader .  Selain  itu  perangkat  lunak digunakan  untuk  menampilkan  data  waktu  pemilik smart  home masuk  rumah,  serta  menampilkan peringatan apabila ada orang yang gagal terautentikasi pada sistem.
Adapun  perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam sistem ini diantara lain adalah :
1.  Arduino IDE
Arduino  IDE  digunakan  pada  computer  untuk menuliskan  program  Arduino  untuk  memproses data  masukan  dari  NFC  dan  fingerprint  dan menjadi  output  untuk buzzer , solenoid ,  dan Blynk.
2.  Blynk
Blynk  adalah  perangkat  lunak  untuk  user  agar dapat  teridentifikasi  NFC  dan  memantau  dan melihat  jam  masuk  dan  keluar  dari  pemilik rumah  yang  telah  terotentifikasi  pada smart home.
Rancangan  aplikasi  yang  dibuat  dapat  dilihat pada  Gambar  4.  Setelah  dilakukan  implementasi sistem,  maka  akan  dilakukan  pengujian.  Adapun pengujian  sistem  dilakukan  dengan  fungsionalitas dan  pengujian Quality  of  Service (QoS).  QoS adalah kualitas layanan yang terdiri dari seperangkat  parameter  yang  berkaitan  dengan kinerja  lalu  lintas  pada  jaringan  telekomunikasi. Adapun  QoS  yang  diukur  pada  penelitian  ini diantara  lain  adalah delay,  throughput , dan packet loss.
Gambar 4. Perancangan aplikasi

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  tahap  ini,  perangkat  keras  dan  perangkat lunak diimplementasikan sesuai dengan desain yang telah  dipaparkan  sebelumnya.  Hasil  implementasi perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  aplikasi Android  dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  Setelah proses  implementasi,  lalu  dilakukan  pengujian sistem  untuk  melihat  kinerja  keseluruhan.  Adapun pengujian  yang  dilakukan  pada  sistem  ini  meliputi pengujian  fungsionalitas  sistem  serta  pengujian QoS  dengan  parameter delay , throughput ,  dan packet loss .

## A. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian fungsionalitas dilakukan sebanyak 10 kali  dimana  percobaan  1  sampai  10  dilakukan dengan  waktu  yang  berbeda  dengan  jeda  waktu  10 menit  antar  percobaan.  Prosedur  melakukan autentikasi adalah mendaftarkan sidik jari pengguna secara offline ke FLASH  memory yang  terdapat pada sensor sidik jari  yang  digunakan  dengan total pengguna yang dapat disimpan mencapai 254 sidik jari,  sedangkan  proses  pendaftaran  dilakukan dengan  menggunakan  virtual  pin  yang  ada  pada Blynk  dengan  total  maksimal  120  data  NFC  yang dapat disimpan. Percobaan pembacaan sensor sidik jari  dilakukan  secara offline tanpa  terhubung  ke internet,  sedangkan  pembacaan  NFC  dan two  way autentikasi dilakukan secara daring ke server Blynk.
Gambar 5. Implementasi sistem
Tabel 2. Hasil pengujian fungsionalitas sistem Uji ke- Conf. User ID NFC Two way authentication 1 238 04 17 D5 27 96 62 19 berhasil 2 231 04 17 D5 27 96 62 19 berhasil 3 228 04 17 D5 27 96 62 19 berhasil 4 195 04 17 D5 27 96 62 19 berhasil 5 202 04 17 D5 27 96 62 19 berhasil 6 196 04 17 D5 27 96 62 19 berhasil 7 221 04 17 D5 27 96 62 19 berhasil 8 235 04 17 D5 27 96 62 19 berhasil 9 183 04 17 D5 27 96 62 19 berhasil 10 226 04 17 D5 27 96 62 19 berhasil Tabel 3. Pengujian QoS Uji ke- Delay (ms) Packet Loss (%) Throughput (bit/s) 1 6,045 0 6432,121 2 13,277 0 1364,374 3 20,981 0 732,945 4 18,398 0 868,976 5 15,044 0 1051,124 6 12,023 0 3258,098 7 19,732 0 799,923 8 12,543 0 2457,865 9 11,032 0 1112,928 10 16,554 0 1012,065
Adapun  parameter  yang  dapat  terlihat  adalah confidence  level dari  sensor  sidik  jari. Conficence level adalah  tingkat  akurasi  dari  sensor  sidik  jari. Hasil pengujian ditampilkan pada Tabel 2.  Dari 10 percobaan  terhadap  pengguna  yang  teregistrasi sistem  mampu  mendeteksi two  way  authentication dengan  baik  karena  semua  percobaan  berhasil, dengan  rata-rata confidence  level pada sensor  sidik jari  215,5.
Gambar 6. Grafik hasil pengujian delay
Gambar 7. Grafik hasil pengujian throughput

## B. Pengujian Quality of Service (QoS)
Pengujian  QoS  terdiri  dari  beberapa  parameter di  dalamnya,  diantara  lain yaitu delay,  packet  loss, serta throughput. Hasil pengujian QoS dapat dilihat pada Tabel 3. Percobaan dilakukan dalam hari yang sama  dengan  interval  60  menit  dari  pukul  08.00- 17.00  WIB  untuk  memantau  kinerja  pada  tiap  jam untuk  mengetahui  rata-rata  kinerja  walau  di  jam sibuk.  Grafik  pengujian delay dapat  dilihat  pada Gambar  6  dan  grafik  hasil  pengujian  throughput dapat dilihat pada Gambar 7.
Dari  grafik  hasil  pengujian  tersebut,  terlihat delay paling tinggi ada pada percobaan ke-3 dan ke- 7.  Hal  itu  dikarenakan  percobaan  ke-3  dilakukan pada  pukul  10.00  WIB  dan  percobaan  ke-7 dilakukan  pada  pukul  13.00  WIB.  Jam  tersebut dianggap  sebagai  jam  tersibuk  dari  jaringan  yang digunakan,  yaitu  menggunakan  Wi-Fi  terhubung pada Fiber  To  The  Home (FTTH)  salah  satu provider yang digunakan bersama.
Pada  grafik  hasil  pengujian troughput, terlihat pada  hasilnya  yang  berkebalikan  dengan  grafik delay .  Semakin  kecil delay ,  maka  semakin  besar troughput yang  didapatkan.  Hal  ini  selaras  dengan rumus throughput di bawah ini [16]:
(1)
Semakin  kecil delay ,  maka  semakin  besar troughput yang  didapatkan. Throughput paling
besar  didapatkan  pada  percobaan  pertama  di  jam yang  tidak  sibuk,  yaitu  pukul  08.00,  sedangkan throughput  paling  kecil  ada  pada  jam  paling  sibuk yaitu pukul 10.00 di percobaan ke-3.
Untuk packet  loss ,  tidak  terdapat  paket  yang hilang karena protocol komunikasi yang digunakan adalah Transmission  Control  Protocol (TCP), sehingga  dilakukan error  control dan flow  control dengan baik pada protokol tersebut.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem autentikasi ganda pada sistem keamanan smart  security  home menggunakan  sidik  jari  dan NFC  telah  berhasil  dirancang  dan  diuji.  Perangkat keras sistem ini dapat dibangun menggunakan node MCU, sensor sidik jari, NFC reader, solenoid door lock serta buzzer. Sistem  ini  mampu  mengontrol solenoid  door  lock dengan  autentikasi  ganda menggunakan  NFC  dari smartphone pengguna  dan sidik  jari.  Sistem  akan  mengirimkan  notifikasi  dan menyalakan buzzer apabila  ada  penyusup  yang tidak  dikenal.  Berdasasarkan  hasil  pengujian fungsionalitas sistem, sistem dapat mendeteksi NFC dan  sidik  jari  dengan  baik  serta  dapat  terhubung dengan  perangkat  lunak  dengan  baik.  Rata-rata delay pada  sistem  adalah  14,554  ms  dan  rata-rata throughput yang didapatkan adalah 1.909,042 bit/s. Penelitian selanjutnya diperlukan untuk pengembangan  sistem  ini  seperti  sistem  dengan delay yang  lebih  pendek  ataupun  sistem  dengan sensor  yang  lebih  efisien  dibandingkan  NFC  dan sidik jari.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih diberikan kepada Politeknik Negeri Bandung yang telah berkontribusi dalam pendanaan bagi  penelitian ini dengan skema penelitian  mandiri  dan  nomor  kontrak  penelitian B/249/PL1.R7/PG.00.03/2020.

## R EFERENSI
[1] KM.  P.  Peeters,  "Assessing  the  vulnerability  of targets  for  burglary.  Creating  a  multi-level observational instrument.," 2013.
[2] B. S. A, "Ada Celah, Rumah Dibobol," Kompas, 22 April 2018. [Online]. Available: https://www.pressreader.com/indonesia/kompas/20 180422/282321090605037. [Accessed 20 September 2018].
[3] W. K. Pratiwi, "2018, Pasar Smartphone Indonesia Tumbuh Dua Digit," Tekno Kompas, 2019.
[4] H.  H.  Wilmer,  L.  E.  Sherman  and  J.  M.  Chein, "Smartphones  and  Cognition:  A  Review  of Research  Exploring  the  Links  between  Mobile
Technology  Habits  and  Cognitive  Functioning," Frontiers in Psychology , 2017.
[5] A. I. Nugraha, "FACTORS  AFFECTING USE OF SMARTPHONE  IN  STUDENTS  LEARNING ACTIVITIES," Yogyakarta , 2018.
[6] N. Chandrakar, S. Kaul, M. Mohan, C.  Sai Vamsi, and  K.  R.  Prabhu,  “NFC  based  profiling  of  smart home  lighting  system,” 2015  Int.  Conf.  Ind. Instrum. Control. ICIC 2015 , pp. 338–341, 2015.
[7] O.  Bindroo,  K.  Saxena,  and  S.  K.  Khatri,  “A wearable  NFC  wristband  for  remote  home automation  system,” 2nd  Int.  Conf.  Telecommun. Networks,  TEL-NET  2017 ,  vol.  2018-January,  pp. 1–6, 2018.
[8] M.  Darianian  and  M.  P.  Michael,  “Smart  home mobile  RFID-based  internet-of-things  systems  and services,” Proc.  -  2008  Int.  Conf.  Adv.  Comput. Theory Eng. ICACTE 2008 , pp. 116–120, 2008.
[9] N.  Saparkhojayev,  A.  Dauitbayeva,  A.  Nurtayev, and G. Baimenshina, “NFC-enabled access control and  management  system,” 2014  Int.  Conf.  Web Open  Access  to  Learn.  ICWOAL  2014 ,  pp.  2–5, 2015.
[10] D.  Paradowski  and  A.  Krüger,  “Modularization  of mobile shopping assistance systems,” 2013 5th Int. Work. Near F. Commun. NFC 2013 , 2013.
[11] R.  Bukhsh,  N.  Javaid,  Z.  Iqbal,  U.  Ahmed,  Z. Ahmad,  and  M.  N.  Iqbal,  “Appliances  scheduling using  hybrid  scheme  of  genetic  algorithm  and
elephant  herd  optimization  for  residential  demand response,” Proc.  -  32nd  IEEE  Int.  Conf.  Adv.  Inf. Netw.  Appl.  Work.  WAINA  2018 ,  vol.  2018- January, pp. 210–217, 2018.
[12] M.  Xiong,  Y.  Wu,  Y.  Ding,  X.  Mao,  Z.  Fang,  and H. Huang, “A smart home control system based on indoor  location  and  attitude  estimation,” IEEE CITS  2016  -  2016  Int.  Conf.  Comput.  Inf. Telecommun. Syst. , pp. 0–4, 2016.
[13] K. M. Mithil, K. B. Mukesh Kumar, L. Sharma, M. Z.  Sayeed  Pasha,  and  H.  D.  Kallinath,  “An interactive  voice  controlled  humanoid  smart  home prototype  using  concepts  of  natural  language processing  and  machine  learning,” 2018  3rd  IEEE Int.  Conf.  Recent  Trends  Electron.  Inf.  Commun. Technol.  RTEICT  2018  -  Proc.,  no.  i ,  pp.  1537– 1546, 2018.
[14] A.  C.  Jose,  R.  Malekian,  and  N.  Ye,  “Improving Home  Automation  Security;  Integrating  Device Fingerprinting  into  Smart  Home,” IEEE  Access , vol. 4, pp. 5776–5787, 2016.
[15] S. Ibrahim, V. K. Shukla, and R. Bathla, “Security Enhancement in Smart Home Management through Multimodal  Biometric  and  Passcode,” Proc.  Int. Conf.  Intell.  Eng.  Manag.  ICIEM  2020 ,  pp.  420– 424, 2020.
[16] S.  Haryadi, Telecommunication  Service  and Experience , no. January 2013. 2013.